Искусственный интеллект в разработке программного обеспечения

Код : AI-002

Продолжительность очно : 24 ак.ч.

Продолжительность VILT : 24 ак.ч.

Формат обучения : очно, Virtual Instructor-Led Training

О курсе

Курс «Искусственный интеллект в разработке программного обеспечения» направлен на освоение способов внедрения ИИ компонентов в жизненный цикл разработки ПО для повышения эффективности процессов.

В курсе рассматриваются практическое применение ИИ в создании программных продуктов: от генерации кода и тестов до автоматизированного ревью и документирования.

Программа охватывает принципы работы языковых моделей, промпт-инжиниринг, интеграцию через API, а также встраивание ИИ в CI/CD и IDE. Отдельное внимание уделяется агентным системам, RAG по кодовой базе и способам контроля качества генерируемых результатов.

Слушатели познакомятся с лучшими практиками, инструментами и фреймворками для разработки ПО с использованием ИИ, а также рисками и вопросами сохранения конфиденциальности при работе с инструментами ИИ в корпоративной среде.

Для кого этот курс

  • Технические руководители
  • Архитекторы ПО
  • Архитекторы ИТ-ландшафта
  • Аналитики
  • Разработчики программного обеспечения

Требуемые знания и навыки

  • Базовое знание языка программирования Python.
  • Понимание жизненного цикла разработки ПО, основ тестирования.
  • Знание типовых паттернов архитектуры программных продуктов.
  • Опыт работы с ИИ инструментами не требуется — все необходимые подходы и методы изучаются в ходе обучения.

Приобретаемые навыки

После завершения курса слушатели получат навыки, позволяющие им:

  • Применять ИИ и варианты сценариев использования ИИ в процессах разработки ПО.
  • Анализировать задачи на применимость ИИ и формулировать их в терминах промптов и агентных взаимодействий.
  • Применять различные виды LLM (текстовые, мультимодальные) и ИИ-инструменты (чат-боты, плагины для IDE, агентные системы) для решения задач SDLC.
  • Использовать техники промпт-инжиниринга: системные инструкции, ролевые промпты, циклы «генерация → ревью → исправление».
  • Интегрировать ИИ через API, выстраивать chain-конвейеры и управлять сессиями.
  • Работать с RAG по документам и кодовой базе, применять embeddings и семантический поиск.
    Внедрять ИИ в конвейер разработки: CI/CD, IDE (Copilot, Continue, GigaCode), кодовых агентов (Cursor, Claude Code).
  • Понимать методологию внедрения ИИ, включая MLOps-конвейеры, A/B-тестирование и мониторинг.
  • Оценивать качество работы ИИ с помощью метрик и снижать зону поражения ошибок агента.
    Ориентироваться в ограничениях ИИ (галлюцинации, дрейф контекста, несогласованность) и способах их минимизации.

Программа

1. История развития асситентов по разработке ПО.
2. Обзор возможных сценариев использования ИИ в разработке ПО, место ИИ в конвейере разработки ПО.
3. Совместный разбор кейсов для анализа возможных точек применения ИИ.
4. Принципы работы моделей. Необходимые данные для работы моделей.
5. Промпт-инжиниринг для разработчиков. Использование API.
6. Практика по промпт-инжиниринг для разработчиков.
7. Обзор популярных фреймворков, библиотек, платформ и облачных сервисов в области ИИ.
8. Применение ИИ для написание тестов.
9. Интеграция ИИ в инструменты разработчика (IDE, CI/CD, Copilot, JetBrains AI и др.).
10. Особенности внедрения ИИ, паттерны, методология.
11. Особенности внедрения ИИ.
12. Возможности кастомных решений на основе ИИ для решения уникальных задач.
13. Совместный разбор кейсов для анализа возможных точек применения ИИ в нетиповых задачах.
14. Метрики применения ИИ в разработке ПО.
15. Совместный разбор кейсов для выработки практических навыков по выбору метрик и их расчету (практика).
16. Обзор способов сохранения конфиденциальности данных.
17. Обзор ограничений применения ИИ.
18. Совместное обсуждение — разбор результатов, подведение итогов.

Задать вопрос